Etiquetado de datos en el procesamiento de documentos impulsado por IA: guía para líderes

Introducción

Con estudios que muestran que alrededor del 70% del tiempo de desarrollo de la IA se dedica a la preparación y el etiquetado de datos, los líderes empresariales y los equipos técnicos pueden ver tanto la necesidad como la oportunidad de adoptar un software de procesamiento de documentos basado en inteligencia artificial que siga una formación adecuada en materia de datos.

A medida que las organizaciones confían en el procesamiento inteligente de documentos (IDP) para acelerar los flujos de trabajo operativos, extraer información e impulsar la toma de decisiones, la calidad de los procesos subyacentes de etiquetado de datos se ha convertido en el factor decisivo que separa las implementaciones exitosas de los costosos fracasos.

Tabla de contenido

• ¿Qué es el etiquetado de datos?
• Tipos de etiquetado de datos
• Técnicas de etiquetado de datos
• Ventajas del etiquetado de datos
• Aplicaciones: ejemplos basados en la industria
• Conclusión

¿Qué es el etiquetado de datos?

El etiquetado de datos es el pilar de las funciones de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA): es el proceso de identificar los formatos de datos sin procesar (texto, imágenes, vídeos, etc.) y asignarles etiquetas que especifiquen sus categorías y elementos contextuales.

Al elegir un software de automatización basado en inteligencia artificial, la calidad del sistema depende de qué tan bien se haya entrenado.

Sin embargo, la alimentación los datos sin procesar para un modelo de aprendizaje automático no van a funcionar por sí mismos. En primer lugar, los ingenieros de aprendizaje automático deben «describir» esos datos para que la IA distinga sus propiedades.

En este sentido, el etiquetado es un paso principal para agrupar diferentes tipos de datos.

En qué se diferencia el etiquetado de datos de la anotación y categorización de datos

El etiquetado de datos es una rama específica de un proceso mayor: cuando se trabaja en la calidad y la estructura de los datos, se diferencia de la categorización y anotación de datos porque:

1. Su objetivo no es solo asignar datos a ciertos clústeres, sino crear una estructura inteligible para los modelos de aprendizaje automático.
2. Al igual que la anotación de datos, el etiquetado describe la información para que los algoritmos puedan descifrarla y utilizarla. Sin embargo, el etiquetado de datos implica tipo de datos (por ejemplo, texto o imagen) para que pueda producirse una estructuración más profunda a través de la anotación

Sin estas etiquetas, los modelos de aprendizaje automático no solo tendrían dificultades para reconocer qué datos están tratando, sino que reducirían su precisión con funciones fundamentales como el reconocimiento de patrones, la creación de predicciones y la creación de automatizaciones.

Como veremos más adelante, el etiquetado de datos se interconecta con el aprendizaje supervisado o semi-supervisado de los modelos de IA y ML (mientras que los datos sin etiquetar son mejores para el aprendizaje no supervisado).

Tipos de etiquetado de datos

Las diferentes técnicas de etiquetado de datos dependen de los tipos de datos que queremos identificar y agrupar.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y etiquetado de datos

La PNL es una rama de la IA que combina la generación y el reconocimiento del lenguaje semántico con la computación estadística.

Esto ayuda a los modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático a identificar y etiquetar mensaje para calificar los datos como adecuados para fines de formación.

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Esto es especialmente útil para las empresas en las que la precisión es fundamental, como en las operaciones financieras digitalizadas, el procesamiento de documentos para la atención médica y las tareas administrativas y relacionadas con los impuestos, así como en las pequeñas empresas que buscan acelerar drásticamente el procesamiento diario de documentos y la extracción de datos.

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Un tipo básico de etiquetado de datos basado en NLP es etiquetado de texto.

Etiquetado de texto

El etiquetado de texto implica anotar datos textuales, incluida la comunicación escrita por humanos y el texto en imágenes.

Esto incluye:

• Reconocimiento de entidades nombradas (NER), para identificar elementos como nombres, fechas y ubicaciones.
• Análisis de sentimientos y reconocimiento de intenciones, para clasificar el texto como positivo, negativo o neutro y etiquetar las consultas de los clientes en los chatbots y los asistentes virtuales.
• Clasificación de documentos, para clasificar los correos electrónicos, facturas y contratos basado en contenido con el mayor nivel de precisión posible.

Visión por computador

El etiquetado de visión artificial se refiere a la identificación de objetos en imágenes. mediante algoritmos capaces de reconocer etiquetas de datos. Estos algoritmos distinguen tanto el tipo de imagen como los objetos que contiene. 

Lo mismo se aplica a las imágenes en movimiento: sin visión artificial, analizar los fotogramas de un vídeo sería difícil e inexacto.

Etiquetado de imágenes y aplicaciones

El etiquetado de imágenes enseña a las aplicaciones de inteligencia artificial a ver en la visión artificial. Los casos de uso comunes incluyen:

• Detección de objetos, por ejemplo, para identificar objetos como peatones, vehículos o productos en imágenes.
• Reconocimiento facial, que permite el reconocimiento de rostros por motivos de seguridad o personalización.
• Imagenología médica, para etiquetar radiografías y resonancias magnéticas y detectar anomalías.
• Análisis del comercio minorista, para reconocer el inventario en las estanterías y el comportamiento de los consumidores.

Etiquetado de vídeos

El etiquetado de vídeos implica anotar imágenes en movimiento en relación con los marcos temporales para capacitar a los modelos para casos de uso como:

• Conducción autónoma, mediante la identificación de señales de tráfico, señales de tráfico y peatones.
• Aplicaciones de seguridad, como detectar actividades sospechosas en las imágenes de vigilancia.
• Edición de contenido, que reconoce marcos específicos y les aplica funcionalidades de IA

Etiquetado de audio

El etiquetado de audio enseña a las computadoras a escuchar y activar el reconocimiento de voz. Entre los ejemplos se incluyen:

• Transcripción de voz a texto, o convertir las palabras habladas en texto.
• Identificación del altavoz, reconociendo las voces individuales.
• Detección de emociones, extrayendo el sentimiento en las grabaciones de voz.
• Asistentes de voz, que aprovechan el etiquetado del audio como fuente de entrada para luego operar

Etiquetado de nubes de puntos 3D

El etiquetado de nubes de puntos 3D se usa en aplicaciones que requieren conciencia espacial, como:

• Navegación basada en LIDAR, que se utiliza para crear mapas 3D para vehículos autónomos y robótica.
• Realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR), que mapean objetos del mundo real para aplicaciones digitales.
• Planeamiento urbanístico, para modelar las infraestructuras de las ciudades para realizar simulaciones.

Técnicas de etiquetado de datos

La implementación del etiquetado de datos requiere una estrategia en sí misma, ya que diferentes técnicas pueden afectar el tiempo, los recursos y la calidad del trabajo en los equipos de ingeniería.

A continuación, algunas de las principales técnicas.

Etiquetado manual

Este es el enfoque de la «vieja escuela» en el que los humanos etiquetan cuidadosamente cada dato revisando y etiquetando los conjuntos de datos manualmente. Este método ofrece una alta precisión, pero lleva mucho tiempo y es caro.

Pros: muy preciso, especialmente para datos complejos o matizados.

Contras: caro y lento, no se escala bien.

Etiquetado automatizado e híbrido

Etiquetado automatizado hace que las herramientas impulsadas por la IA etiqueten los datos utilizando modelos previamente entrenados, lo que acelera el proceso, pero puede requerir una verificación humana para garantizar su precisión.

Si hay margen para la tolerancia al error y existe una necesidad extremadamente urgente de cerrar un proyecto de formación en aprendizaje automático, este es un método adecuado.

Pros: rápido, relativamente barato y escalable.

Contras: puede ser menos preciso que el etiquetado manual, especialmente con datos desconocidos.

Sin embargo, el etiquetado de datos avanzado y eficaz requiere GOLPE (Humans In The Loop), lo que significa involucrar a las personas para guiar el entrenamiento, el ajuste y las pruebas de los modelos de aprendizaje automático.

Esta técnica híbrida es la base de entrenamiento semisupervisado, que goza de una amplia aceptación por su configuración flexible.

De hecho, los sistemas de etiquetado de segunda generación combinan la experiencia humana con la inteligencia artificial a través de técnicas como:

• Aprendizaje activo: flujos de trabajo que dan prioridad a los documentos ambiguos para su revisión humana
• Validación multimodal: verificación cruzada de texto, tablas e imágenes incrustadas
• Agrupación semántica: agrupar automáticamente documentos similares para acelerar el etiquetado por lotes

Pros: equilibra la velocidad, el costo y la precisión, lo que la convierte en una opción popular para muchas empresas. Contras: requiere una gestión cuidadosa para garantizar que las etiquetadoras humanas e informáticas funcionen bien juntas.

Etiquetado programático

En lugar de humanos o IA, utiliza código y reglas para generar etiquetas. Los algoritmos y scripts basados en reglas generan etiquetas basadas en una lógica predefinida.

Este método es eficaz para conjuntos de datos de gran tamaño, pero requiere una calibración cuidadosa.

Pros: es altamente repetible y puede ser muy preciso si las reglas están bien definidas.

Contras: requiere una amplia experiencia técnica para configurarlo y mantenerlo, y no funciona bien con datos complejos o no estructurados.

Colaboración colectiva

Las plataformas de crowdsourcing distribuyen las tareas de etiquetado entre varios trabajadores (normalmente subcontratados), lo que reduce el tiempo y el costo. Sin embargo, la calidad inconsistente del etiquetado puede ser un desafío.

Pros: puede ser relativamente barato y escalable.

Contras: el control de calidad puede ser un desafío, ya que se depende de la experiencia y la diligencia de muchas personas diferentes.

Ventajas del etiquetado de datos

Además de ser un aspecto fundamental del proceso de formación en aprendizaje automático, el etiquetado de datos conlleva varios beneficios colaterales.

Precisión del modelo

Beneficio bruto: mejora de la precisión del modelo de IA y predicciones más precisas de los resultados.

Piense en el etiquetado de datos como una forma de brindar a su IA una educación privada de alta calidad. Cuanto mejores sean los «libros de texto» (datos etiquetados), más inteligente y fiable será su IA.

Mejora de la automatización

Beneficio bruto: rendimiento mejorado para procesamiento automatizado de documentos y extracción de datos.

Cuando se segmenta correctamente, el etiquetado de datos mejora drásticamente el rendimiento de la IA en su proceso de comprender y procesar documentos complejos (como contratos, facturas, etc.) y extraer información clave.

Cuanto más preciso sea este aspecto operativo, más seguro será que las empresas puedan aprovecharlo para ganar tiempo y recursos y centrarse en tareas más valiosas.

Por ejemplo, Plataforma Procys aprovecha las técnicas híbridas para entrenar sus modelos de aprendizaje automático y proporcionar la máxima precisión con su procesamiento inteligente de documentos.

Toma de decisiones perspicaz e informada

El etiquetado de datos no solo prepara a la IA para la formación, sino que permite a los líderes realizar un seguimiento detallado de cómo se utilizan los datos.

De hecho, la categorización de la información etiquetada nos permite identificar tendencias, patrones y anomalías que de otro modo estarían ocultas.

La usabilidad de los datos no hace más que mejorar

Es posible que las variables de datos de un modelo deban cambiarse o reclasificarse (por ejemplo, cuando una IA no recopila algunos datos como se esperaba).

Todo esto se completa para crear una proporción más cualitativa para los datos que utilizamos, además de mejorar el nivel de granularidad a la hora de controlar las variables que introducimos, las etiquetas y categorías que configuramos y las transiciones de datos que activamos.

Aplicaciones: ejemplos basados en la industria

Plataformas modernas de procesamiento inteligente de documentos (IDP) que administran documentos como facturas, contratos y presentaciones reglamentarias requieren una precisión de etiquetado superior al 99% para mantener la confiabilidad operativa.

Por ejemplo, un solo campo de fecha mal etiquetado en un contrato de cadena de suministro o una línea de pedido mal categorizada en una factura pueden provocar infracciones de cumplimiento, errores de pago y flujos de trabajo de automatización interrumpidos.

Para los líderes empresariales que buscan aplicaciones prácticas de software capacitadas con técnicas de etiquetado de datos, aquí hay una lista de ejemplos.

Procesamiento de documentos basado en inteligencia artificial

Las herramientas de OCR y extracción de datos impulsadas por IA utilizan datos etiquetados para clasificar facturas, contratos, estados financieros y otros documentos de manera eficiente.

De hecho, el software adecuado puede acelerar hasta seis veces el trabajo de los equipos operativos que buscan mantenerse a la vanguardia (y de la competencia).

Detección de fraudes en las finanzas y la banca

Los conjuntos de datos etiquetados ayudan a detectar anomalías en los datos de las transacciones, previenen el fraude y garantizan el cumplimiento de las normas financieras.

Además, los estudios muestran que las instituciones financieras que utilizan datos de capacitación etiquetados de alta calidad procesan los préstamos un 70% más rápido y reducen en un 60% los costos de la revisión de documentos.

Diagnóstico sanitario con imágenes basadas en IA

El sector de la salud ofrece un estudio de caso convincente, en el que los equipos de facturación médica que utilizan el etiquetado asistido por IA redujeron las tasas de denegación de reclamaciones en un 41% al mejorar la comparación de los códigos ICD en los registros de los pacientes

Además, los modelos de IA entrenados en imágenes médicas etiquetadas ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades, lo que reduce el error humano.

Recomendaciones sobre comercio minorista y comercio electrónico

El etiquetado de datos es el ingrediente secreto que impulsa las experiencias de compra personalizadas.

Podemos imaginarnos una tienda en línea que conoce los deseos de sus clientes mejor que ellos: ese es el resultado de etiquetar meticulosamente las imágenes de los productos, las descripciones y las interacciones con los clientes.

De hecho, etiquetar los atributos de los productos (como «color», «material» o «estilo») permite a la IA generar recomendaciones personalizadas e impulsar la búsqueda visual, lo que permite a los clientes encontrar artículos simplemente subiendo una imagen.

Por último, los datos de transacciones etiquetados y basados en el back-end permiten sistemas de detección de fraudes que protegen tanto a las empresas como a los consumidores de las actividades fraudulentas, creando una columna vertebral de compras seguras, personalizadas y eficientes.

Vehículos autónomos y ciudades inteligentes

El etiquetado de datos actúa como el tutor de IA que enseña a las máquinas a entender nuestro mundo.

En el caso de los vehículos autónomos, es el proceso en el que los humanos etiquetan los datos de los sensores, por ejemplo, marcando a los peatones como «caminantes», las luces de freno como «señales de frenado» y las zonas de construcción como «áreas de peligro».

Estos datos etiquetados entrenan a la IA para tomar decisiones en una fracción de segundo, como un automóvil autónomo que distingue entre una bolsa de plástico que sopla al otro lado de la carretera (ignora) y un niño que persigue una pelota (parada de emergencia).

Para la planificación de ciudades inteligentes, transforma las imágenes sin procesar de las cámaras de tráfico en información práctica, etiquetando «patrones de congestión en horas punta» con «atascos relacionados con accidentes», lo que permite realizar ajustes dinámicos en los semáforos que reducen los tiempos de viaje hasta un 30% en ciudades como Barcelona.

En el caso de las ciudades inteligentes, algunos estudios mostraron que las redes de sensores etiquetadas pueden ayudar a predecir las fallas de la infraestructura con 72 horas de anticipación, lo que reduce los presupuestos de mantenimiento en un 19% anual.

Conclusión

El etiquetado de datos permite una formación precisa de modelos, mejora la automatización y mejora la toma de decisiones en todos los sectores.

Procys puede clasificar, extraer y validar datos de varios formatos de documentos, con la participación de ingenieros de aprendizaje automático para validar y preetiquetar los datos, de modo que los usuarios puedan automatizar el procesamiento de documentos y centrarse en lo que importa: su negocio.

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